第 4 章 就業者数予測
4.6 推定結果
図 4.8: 住宅宿泊事業者数シナリオ予測
表4.8: 住宅宿泊事業者数シナリオ予測結果
年月 ’20-Q2
実績値
’20-Q3 実績値
’20-Q4 実績値
’21-Q1 予測値
’21-Q2 予測値 生産設備DI 20,766 20,407 19,768 19,369 18,970
飲食・宿泊サービス業就業者数予測モデルのデータとして，表4.8の住宅宿泊事業者数数 2021年第1，第2四半期予測値を利用する．
表 4.9: 説明変数選択結果
対象指標 説明変数候補 時点 符号条件 1期先 2期先 業況 業況DI(全企業・宿泊飲食) 当期 正
人件費負担 雇用人員DI(全企業・宿泊飲食) 当期 負
設備費負担 生産設備DI(全企業・宿泊飲食) 当期 負 ◯ ◯
採算性 販売価格DI-仕入価格DI(全企業・宿泊飲食) 当期 正
前期 正
借入環境
資金繰りDI(全企業・宿泊飲食) 前期 正 前々期 正
貸出態度DI(全企業・宿泊飲食) 前期 正
前々期 正
金利面 貸出約定平均金利(新規・長期・国内銀行) 前期 負 ◯
前々期 負 ◯
対外競争力 実質実効為替レート 前期 正 ◯
前々期 正 ◯
特需要因 住宅宿泊事業者数 当期 正 ◯ ◯
民泊解禁効果 - - ◯ ◯
季節調整
Q1ダミー - - ◯ ◯
Q2ダミー - - ◯ ◯
Q3ダミー -
-表4.9より，1期先飲食・宿泊サービス業就業者数予測モデルは，生産設備DI・貸出約定 平均金利・実質実効為替レート・住宅宿泊事業者数・民泊解禁効果・季節ダミーを含む7変 数の重回帰モデル，2期先飲食・宿泊サービス業就業者数予測モデルも，生産設備DI・貸出 約定平均金利・実質実効為替レート・住宅宿泊事業者数・民泊解禁効果・季節ダミーを含む 7変数の重回帰モデルを予測モデルとして採用する．但し，日銀短観の生産設備DIは，前 期調査時の1四半期先予測値が日本銀行から公表されている．そこで，1四半期先モデルの 予測の際は「当期」をこの1四半期先予測値で代用する．
4.6.2 飲食・宿泊サービス業就業者数1四半期先予測モデル
4.9で選択された1期先飲食・宿泊サービス業就業者数予測用7変数重回帰モデルのパラ メータ推定結果を示す．ここで，通常のOLSを行ないDW検定の結果，帰無仮説が有意水 準5%で棄却され誤差項が1階の自己相関構造を持つ可能性が示唆された．従って，PW変 換によるGLS推定を行いそのL-Rプロットを以下に示す．赤点は外れ値(Y方向の影響点)， 紫点は高い作用点(X方向の影響点)を表す．
図4.9: 飲食・宿泊サービス業就業者数1期先モデルL-Rプロット
図4.9にて，赤点・紫点は式A.39基準に従って検出した影響点を指す．影響点を3点検 出したためPW変換後にMM推定を行い頑健なパラメータ推定を行なった．1期先モデル のGLS・MM推定結果を表4.10にまとめる．
MM推定結果より，多重共線性，系列相関，不均一分散の問題に対処した推定値が得ら れたと判断．従って，表4.10の結果を飲食・宿泊サービス業就業者数1期先予測モデルと して利用する．また，MM推定による加重最小二乗推定の各データ点へのウェイトを棒グ ラフで表現し図4.10に示す．図4.10から，外れ値(赤棒線)を中心にウェイトを低下させ影 響点による推定量への影響を制御していることがわかる．
図4.10: 飲食・宿泊サービス業就業者数1期先予測モデルMM推定の各ウェイト
表4.10: 飲食・宿泊サービス業就業者数1期先予測モデルMM推定結果
被説明変数:
説明変数 時点 符号条件 就業者数 VIF
生産設備DI 当期 負 -1.2371∗∗∗ 1.475
(5.3e-07)
貸出約定平均金利 前期 負 -13.6432∗∗ 2.470 (0.039)
実質実効為替レート 前期 正 0.2372 2.215 (0.111)
住宅宿泊事業者数 当期 正 0.0016∗∗∗ 1.782 (1.3e-06)
民泊解禁効果 - - 24.6394∗∗∗ 1.097 (3.5e-04)
季節Q1ダミー - - -5.5683∗∗∗ 1.327
(0.009)
季節Q2ダミー - - -6.0549∗∗∗ 1.310
(0.005)
定数項 - - 378.7088∗∗∗
-(4.0e-31)
観測数 52 DW検定 2.0785
決定係数 0.8559962 (0.4169)
自由度修正済決定係数 0.8437406 BP検定 4.5744
Residual Std. Error 6.356 (0.7117)
()内はp値 Note: ∗p<0.1;∗∗p<0.05;∗∗∗p<0.01
4.6.3 飲食・宿泊サービス業就業者数2四半期先予測モデル
図 4.11: 飲食・宿泊サービス業就業者数2期先モデルL-Rプロット
図4.11にて，赤点・紫点は式A.39基準に従って検出した影響点を指す．影響点を4点検 出したためPW変換後にMM推定を行い頑健なパラメータ推定を行なった．2期先モデル のGLS・MM推定結果を表4.11にまとめる．
MM推定結果より，多重共線性，系列相関，不均一分散の問題に対処した推定値が得ら れたと判断．従って，表4.11の結果を飲食・宿泊サービス業就業者数2期先予測モデルと して利用する．また，MM推定による加重最小二乗推定の各データ点へのウェイトを棒グ ラフで表現し図4.12に示す．図4.12から，外れ値(赤棒線)を中心にウェイトを低下させ影 響点による推定量への影響を制御していることがわかる．
図4.12: 飲食・宿泊サービス業就業者数2期先予測モデルMM推定の各ウェイト
表4.11: 飲食・宿泊サービス業就業者数2期先予測モデルMM推定結果
被説明変数:
説明変数 時点 符号条件 就業者数 VIF
生産設備DI 当期 負 -1.2557∗∗∗ 1.819
(7.6e-07)
貸出約定平均金利 前々期 負 -8.7344 2.329 (0.148)
実質実効為替レート 前々期 正 0.1901 1.991 (0.179)
住宅宿泊事業者数 当期 正 0.0017∗∗∗ 1.446 (1.4e-06)
民泊解禁効果 - - 25.4477∗∗∗ 1.104 (4.0e-04)
季節Q1ダミー - - -5.4411∗∗ 1.325
(0.013)
季節Q2ダミー - - -5.8061∗∗∗ 1.313
(0.009)
定数項 - - 377.1072∗∗∗
-(4.6e-30)
観測数 52 DW検定 2.0488
決定係数 0.8383779 (0.3744)
自由度修正済決定係数 0.8126653 BP検定 5.1825
Residual Std. Error 6.488 (0.6377)
()内はp値 Note: ∗p<0.1;∗∗p<0.05;∗∗∗p<0.01